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最经典AdaBoost实现，适合初学，有大量详细的注释，容易理解-This a classic AdaBoost implementation, in one single file with easy understandable code.
The function consist of two parts a simple weak classifier and a boosting part:
The weak classifier tries to find the b
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这是一个经典的形变模型实施,在一个单一的文件用简单的可以理解的代码。
功能包括两部分一个简单的弱分类器和一个促进部分:
弱分类器试图找到最佳阈值的数据维数对数据进行分离成两个阶级1和1
要求的进一步提高分类器部分迭代,每一步是变化分类权重miss-classified例子。这造成了一连串的“弱分类器”,表现得像一个“强大分类器”
-This a classic AdaBoost implementation, in one single file with easy unders
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这段代码实现了一个新的MLP神经网络训练方法,来自论文A new method for neural network regularization（内附）-This code implements a new training method for MLP neural networks, named Support Vector Neural Network (SVNN), proposed in the work: O. Ludwig “Study on Non-parametric Me
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